Code interpreter

Изолированное выполнение кода в ClickHouse Agents

Интерпретатор кода позволяет агенту выполнять код в управляемой песочнице. Используйте его для вычислений, преобразования данных, преобразования форматов, построения графиков и любых других задач, которые удобнее решать с помощью кода, а не естественного языка.

​

Включите интерпретатор кода

В Конструкторе агентов включите Запуск кода в разделе Возможности, затем сохраните настройки. Агент сам определяет, когда запускать код, на основе запроса пользователя и собственных инструкций.

​

Поддерживаемые языки

Песочница — это Unix-среда с двумя универсальными средами выполнения и несколькими утилитами командной оболочки:

• Python 3 — вариант по умолчанию для задач, связанных с данными.
• Node.js (JavaScript) — когда агенту для задачи предпочтительнее JS.
• Bash и sh — сценарии оболочки для объединения команд в цепочки и быстрого ввода-вывода.
• AWK и sed — построчная обработка текста.
• bc — вычисления с произвольной точностью.

Агенты в первую очередь используют Python для всего, что связано с разбором, преобразованием или вычислением данных.

Используйте инструменты оболочки только для задач, которым действительно подходит однострочная команда.

​

Файлы

Пользователи могут загружать файлы в диалог; интерпретатор кода имеет к ним доступ в рабочем каталоге песочницы. Код также может создавать выходные файлы (CSV, графики, архивы), которые появляются в диалоге как скачиваемые вложения.

​

Изоляция в песочнице

Каждое выполнение происходит в эфемерной песочнице без доступа к сети и без постоянного хранения данных. Сеансы не разделяют общее состояние — переменные и файлы из одного запуска не переходят в следующий, если агент явно не загрузит их заново.

Применяются лимиты ресурсов в зависимости от плана (память, количество файлов на запуск, ежемесячные квоты на запросы). Ошибки и stderr выводятся в диалоге рядом с stdout.

​

Когда его использовать

Используйте интерпретатор кода, когда для ответа нужны детерминированные вычисления, которые языковая модель не может надежно выполнить только за счет рассуждений. Обычно это уместно в таких случаях:

• Разбор CSV- или JSON‑файла, загруженного пользователем.
• Вычисление сводной статистики или запуск быстрой симуляции.
• Преобразование данных между форматами (Parquet, JSON, CSV).
• Построение графика по результатам запроса.

Не используйте его для задач, на которые модель уже может ответить на основе контекста. Выполнение кода увеличивает задержку и расходует квоту.